正态分布（Normal distribution），也称为高斯分布（Gaussian distribution），是一种在数学、物理及工程等领域中最常见的一种分布，其概率密度函数为：f(x; μ, σ²)= 1/(σ√(2π))e^【-(x−μ)²/(2σ²)】
正态分布的概率质量函数（PMF）和累积分布函数（CDF）在数学、统计和工程领域中有广泛的应用。正态分布有两个关键参数，均值μ和标准差σ，其中μ决定了分布的对称轴，σ决定了分布的宽窄。
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正态分布（Normal distribution），也称为高斯分布（Gaussian distribution），是一种在数学、物理及工程等领域中常见的概率分布函数。它具有两个特点：其一是函数曲线关于直线x = μ对称，其二是曲线在均值μ处达到最大值，且为“钟”形曲线。
正态分布有两个参数，即均值（μ）和标准差（σ），μ决定了正态分布的中心位置，σ决定了分布的宽窄。
在统计学中，正态分布是所有统计量中最基本的概率分布，任何其他概率分布都可以通过修改标准正态分布的无量纲乘数进行转换。
以上信息仅供参考，如果需要更多信息，建议请教数学专业人士。
正态分布的变化包括以下几个方面：
1. 均值的变化：正态分布的均值是随着随机变量的增大而增大的，正态曲线会向右移动。
2. 方差的变化：正态分布的方差不会随着随机变量的增大而改变，方差在正态分布图上表现为不会改变曲线的形状，只是让正态曲线变宽或者变窄。
3. 概率密度函数的变化：正态分布有两个参数，μ和σ，其中μ是均值，σ是标准差。对于给定的σ，正态分布的概率密度函数是钟形的，左右两边对称。
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